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J-GLOBAL ID：201702288620421993   整理番号：17A1058753

溶融航空機レーザスキャナデータとultraCam D画像を用いたイランのhyrcanian林における広葉樹林分のモデル化生物物理学的特性【Powered by NICT】

Modeling biophysical properties of broad-leaved stands in the hyrcanian forests of Iran using fused airborne laser scanner data and ultraCam-D images

著者 (4件)： Mohammadi Jahangir (Department of Forestry, Gorgan University of Agricultural Sciences & Natural 1Department of Forestry, 49138-15739, Gorgan, Iran) ,  Shataee Shaban (Department of Forestry, Gorgan University of Agricultural Sciences & Natural 1Department of Forestry, 49138-15739, Gorgan, Iran) ,  Namiranian Manochehr (Department of Forestry, Tehran University, Tehran, Iran) ,  Naesset Erik (Department of Ecology and Natural Resource Management, Norwegian University of Life Sciences, P.O. Box 5003, NO-1432 Ås, Norway)
資料名： International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation  (International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation)
巻： 61  ページ： 32-45  発行年： 2017年 
JST資料番号： W3181A  ISSN： 1569-8432  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： イランの混合広葉樹林のインベントリーは主に地上測定に依存している。これらの多層森林の急速な変化と外乱と育林システムの大きな複雑さのために,従来の地上プロット調査の頻繁な繰返しはしばしばはコスト的に困難である。航空機搭載レーザ走査(ALS)とマルチスペクトルデータは,代替法を提供するか,またはイランのHyrcanian森林における従来のインベントリーに補足した。本研究では,ランダムフォレスト(RF)アルゴリズムを用いたモデル林分材積,樹木密度,基底面積にALSとUltraCamDデータの組合せの能力を評価した。36°38′~ 36°42′N及び54°24′ 54°25′Eに位置する1100ha研究地域内で150m×200mサンプリング格子に関する現場プロットデータを収集するために適用した系統的サンプリング全308の円形のプロット(0.1ha)はヘクタール当たり林分材積,樹木密度,胸高断面積の計算のための測定した。各プロットでは,変数のセットはALSとマルチスペクトルデータの両方から抽出した。RFアルゴリズムはALSとUltraCamDデータを用いて別々におよび組合せ生物物理学的性質のモデル化に使用した。結果は,ALSデータとUltraCamD画像を組み合わせた分離モデリングと比較して,予測精度の僅かな増加を提供することを示した。平均の割合,観測値と予測値間の平均差,及び0.1haプロットレベルで独立した検証におけるALSデータとUltraCamD画像の組合せを用いた差の標準偏差としてRMSEは林分材積に対して31.7%,1.1%,および84m~3haであった~( 1)27.2%,0.86%,胸高断面積の6.5m~2ha~( 1),35.8%, 4.6%,および77.9nha~( 1)樹木密度,それぞれ。結果に基づいて,ALSとUltraCamDデータの融合は,林分材積,基底面積,樹木密度のモデル化のための有用であり,複雑なHyrcanian森林の構造特性への洞察を得る可能性があると結論した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *広葉樹林 ,  *林分 ,  *航空機 ,  アルゴリズム ,  *モデリング ,  材積 ,  *画像 ,  在庫量 ,  *イラン・イスラム共和国 ,  標準偏差 ,  *モデル
準シソーラス用語： 予測精度 ,  胸高断面積 ,  ランダムフォレスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Als ,  UltraCamD画像 ,  ランダム森林 ,  森林構造定量的特性 ,  イランのHyrcanian森林

分類 (2件)： リモートセンシング一般  (AD04000L) ,  測樹学  (FF01040T)

タイトルに関連する用語 (8件)： 溶融 ,  航空機 ,  レーザスキャナ ,  イラン ,  広葉樹林 ,  モデル化 ,  生物 ,  物理学的特性